【摘要】油田设备在复杂工况下长期运行，故障频发且难以提前识别，传统检测手段存在响应滞后与精度不足等局限。针对上述问题，以大数据技术为核心，构建面向油田设备的智能故障预警系统。该系统采集多源传感器数据，经清洗、融合与特征提取后，引入机器学习算法对设备运行状态进行实时建模与异常识别，并结合时序分析实现故障趋势预测，系统架构涵盖数据采集层、处理层、分析层与预警层，各模块协同运作，形成完整的预警闭环。经验证，该系统在故障识别准确率、预警时效性及误报率控制等方面均取得显著改善，为油田设备的智能化运维管理提供了有效的技术支撑。